1378 ورقة بحثية
تحل هذه الورقة البحثية المشكلة المفتوحة طويلة الأمد المتعلقة بسعة التحديد الحتمي لقنوات برنولي والقنوات ذات المدخلات المستمرة ذات الصلة، وذلك عبر تقديم بناء ترميز "مجرة" (galaxy) مبتكر يثبت حد العكس الضيق لـ ويضع حدوداً محسنة لدالة الموثوقية لمقايضة المعدل والخطأ.
تثبت هذه الورقة أن السعة التخزينية للذاكرة الترابطية الخطية تخضع لانتقال طوري حاد يعتمد على معيار الاسترجاع، مما يتطلب قياساً لوغاريتمياً لـ لاسترجاع "الفائز الوحيد" (top-1) الصارم، بينما يتطلب فقط قياساً خطياً لـ للاسترجاع القائم على القائمة (listwise retrieval)، وهي نتيجة مستمدة من خلال إطار عمل "هامش متوسط الذيل" (Tail-Average Margin) المبتكر والتحليل التقاربي الدقيق.
تعمل هذه الورقة على تخفيف الشروط التقييدية على المقدرات الكلاسيكية في تقدير المعلمات الكمومية ثنائي المرحلة لتوسيع نطاق قابليتها للتطبيق والتعامل مع المعلمات المزعجة، مع اشتقاق الأداء التقاربي لاستشعار النفاذية المعزز كمومياً.
تقدم هذه الورقة أكواد مارغوليس الكمومية، وهي فئة جديدة من أكواد QLDPC المشتقة من بناء مارغوليس الكلاسيكي والتي تتفوق على أكواد الدراجة الثنائية (bivariate bicycle codes) في منطقة أرضية الخطأ تحت فك التشفير باستخدام خوارزمية المجموع الأدنى (min-sum decoding)، وذلك عبر الاستفادة من بنية مخطط تانر (Tanner graph) خالية من التماثل المجموعي للحد من تدهور الخطأ.
تقدم هذه الورقة خوارزميات ذات دقة مثبتة، تعمل بمرور واحد وتستخدم مخططاً خطياً مدمجاً واحداً والاستشعار المضغوط لحساب تقريبات متفرقة لأعلى المتجهات الذاتية للمصفوفات الضخمة ذات الرتب المنخفضة تقريباً، وذلك بتعقيدات في الذاكرة ووقت التشغيل دون خطية بالنسبة لحجم المصفوفة.
تقترح هذه المساهمة تصميماً أمثلاً لتخصيص القدرة وتشكيل الشعاع لأنظمة MU-MISO-SWIPT المدعومة بـ DMA، والتي تقلل من قدرة الإرسال تحت قيود الهولوغرافيا لـ Lorentz ونماذج حصاد الطاقة غير الخطية عبر مخطط تحسين بديل قائم على البرمجة شبه المحددة.
تقدم هذه الورقة إطار عمل GRASP، وهو إطار عمل مبتكر للتحكم عن بُعد يقلل بشكل كبير من عبء اتصالات البيانات في التعلم التفاعلي من خلال جعل المتحكم يرسل توجيهات دنيا لتمكين الفاعلين من أخذ عينات محلية والتعلم من الأفعال عبر أخذ عينات الأهمية، بدلاً من نقل مواصفات الأفعال الكاملة أو المكافآت.
تُثبت هذه الورقة أن التعلم التعزيزي يمكنه تحسين أداء أنظمة توزيع المفاتيح الكمومية ذات المتغيرات المستمرة (CV-QKD) بشكل كبير من خلال تحسينها في ظل قيود الأجهزة الواقعية، مثل عدد نقرات مرشح الاستجابة الاندفاعية (FIR) المحدود، ومتوسط عدد الفوتونات، ودقة المحولات الرقمية-التناظرية/التناظرية-الرقمية (DAC/ADC) المحدودة.
تستقصي هذه الورقة وتُوصّف بنية الأكواد الخطية والدورية المعرفة فوق الحلقة التبادلية المحدودة .
تقترح هذه الورقة إجراءً لأخذ العينات الهرمية للتعلم الاتحادي يشتق حدود التعميم عبر مسافة واسرستاينين (Wasserstein distance) وبناء العينة الفائقة، مما يثبت أن هذه الحدود تتحسن بشكل صارم عن النتائج الحالية المتعلقة بالمعلومات المتبادلة الشرطية وتلتقط بدقة معدلات الخطأ التقاربية في النماذج الغاوسية.